MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】多目标布谷鸟搜索算法（MOCS） （附MATLAB代码实现）

目录

前言

算法原理

算法思想

标准布谷鸟算法模型

多目标优化问题

 多目标优化问题的求解

多目标优化问题的数学描述

多目标布谷鸟算法

 非线性惯性权重和动态发现概率

非支配层级排序

拥挤度比较算子

算法验证

算法流程图

 伪代码 

 知识拓展

基于改进多目标布谷鸟算法的潜艇 消磁电流优化研究

潜艇磁场建模常用方法

基于磁体模拟法的潜艇磁场建模研究

基于计算机仿真技术的潜艇磁场建模研究

仿真实验验证

IMOCS 算法在潜艇消磁电流优化中的应用 

潜艇的消磁绕组模型

潜艇消磁电流的多目标优化模型

 代码实现

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前言

多目标布谷鸟搜索算法（Multiobjective cuckoo search，MOCS）是Yang等人于2011年提出的多目标优化算法。MOCS算法利用CS算法实现解的更新过程，levy飞行机制使得算法对搜索域的探索能力增强，提高了搜索效率。每次生成新解后会进行一次适应度择优过程，在基于非支配分层与适应度增强机制的适应度函数下，算法被迫向非支配的、更加稀疏多样的解收敛，这也就保证了算法的收敛性与多样性。而随机淘汰机制又使得算法可以跳出局部最优，向全局最优收敛。在档案的缩减过程中，采用了基于小生境技术的逐步档案缩减法，该方法易于实现，复杂度低且能得到更均匀的Pareto最优解集。因此，MOCS算法在收敛性以及所得解的均匀性和多样性方面表现都很突出。

算法原理

布谷鸟繁殖行为和莱维飞行 标准 CS 算法是一种仿生优化算法，模拟布谷鸟繁殖行为和莱维飞行

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